TinyML模型優(yōu)化:嵌入式AI的量化與推理加速
TinyML模型部署:嵌入式AI推理的量化壓縮與加速方法
如何使用TinyML構(gòu)建一個(gè)完全離線(xiàn)運(yùn)行的語(yǔ)音控制智能家居自動(dòng)化系統(tǒng)
RISC-V芯片上的TinyML實(shí)戰(zhàn):在蜂鳥(niǎo)E203部署AI模型
AI模型部署優(yōu)化:資源受限設(shè)備上的TinyML模型加速策略
從GenAI到PhyAI,大模型時(shí)代邊緣智能的新思考與新范式
TinyML研究和學(xué)習(xí)的小精靈?之二
Silicon Labs攜手Edge Impulse加速實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
智能道閘系統(tǒng)二次開(kāi)發(fā)熟悉linux系統(tǒng)
預(yù)算:¥8000尋求成熟的 3.5kW 半橋電磁爐電路方案設(shè)計(jì)
預(yù)算:¥50000基于心電信號(hào)或肌電信號(hào)的精神疲勞度檢測(cè)模塊
預(yù)算:¥60000